投稿者 global-ai-media 
Googleは生成AI「Gemini」に、WalmartやShopifyと連携した即時決済機能を追加することを発表しました。これは、AIが単なる情報検索やコンテンツ生成のツールから、ユーザーに代わってタスクを完遂する「エージェント」へと進化していることを象徴しています。本稿では、この機能の概要と世界的な「Actionable AI」のトレンド、そして日本の商習慣やシステム環境において企業が留意すべき点について解説します。
検索から「購買の実行」へ：Geminiの新機能が示すもの
Googleは、同社の生成AIチャットボット「Gemini」において、Walmart（ウォルマート）やShopify（ショッピファイ）、Wayfair（ウェイフェア）といった大手小売・Eコマースプラットフォームと連携し、AIとの対話画面から直接商品の購入・決済（チェックアウト）までを行える機能を追加すると発表しました。
これまで、生成AIにおけるショッピング体験は、あくまで「商品の提案」や「比較情報の提供」に留まっていました。ユーザーはAIから提案を受けた後、各ECサイトへ移動してログインし、カートに入れ、決済するというプロセスを経る必要がありました。今回のアップデートにより、この一連のプロセスがGemini上で完結することになります。これはユーザー体験（UX）におけるフリクション（摩擦）を劇的に減らすと同時に、Googleが検索広告ビジネスの収益源を生成AI時代に適応させようとする戦略的な一手とも言えます。
「Actionable AI（行動するAI）」へのパラダイムシフト
この動きは単発の機能追加ではなく、生成AI全体のトレンドである「Actionable AI（行動可能なAI）」あるいは「AIエージェント」へのシフトを象徴しています。OpenAIやAnthropicなどの競合他社も、単にテキストを返すだけでなく、ブラウザ操作やAPI連携を通じて実務を遂行する機能の開発を急いでいます。
Eコマース領域においては、Perplexityなどもショッピング機能の強化（Buy with Pro）を打ち出しており、「検索して選ぶ」から「AIに頼んで買ってもらう」という行動様式の変容が始まっています。企業にとっては、自社の商品情報がLLM（大規模言語モデル）にいかに正確に理解され、推奨されるかという「GEO（Generative Engine Optimization）」の重要性が、従来のSEO以上に高まることを意味します。
実務運用におけるリスクと課題
一方で、AIに「財布の紐」を握らせる仕組みには、技術的・ガバナンス的な課題も残ります。
第一に「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクです。AIがユーザーの意図（サイズ、色、数量など）を誤って解釈し、間違った商品を注文してしまう可能性はゼロではありません。返品・交換のコストや責任の所在が問われることになります。
第二にセキュリティと認証です。家族共用のデバイスや音声入力などで、意図しない発注が行われないような生体認証などの多要素認証のシームレスな統合が不可欠です。
第三に、プラットフォームへのロックインです。Googleのエコシステム内での決済が優先されれば、各ブランドが独自に構築してきた顧客接点（D2Cサイト）の体験やブランド世界観が希薄化する恐れがあります。
日本市場における特有の事情
日本国内に目を向けると、状況は少し複雑です。米国ではShopifyのシェアが高い一方で、日本ではAmazon、楽天市場、Yahoo!ショッピングといったモール型ECの支配力が依然として強力です。また、独自ドメインのECサイトでも、決済システムや在庫管理がレガシーな基幹システムと複雑に結びついており、GeminiのようなグローバルプラットフォームのAPIと即座に連携できる企業は限られる可能性があります。
しかし、人手不足が深刻化する日本において、購買プロセスの自動化や効率化のニーズは極めて高いと言えます。特にB2B取引における消耗品発注や、高齢者向けの買い物支援などにおいて、対話型インターフェースによる購買代行は大きな可能性を秘めています。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGoogleの動きを踏まえ、日本の事業会社やエンジニアは以下の点に着目して戦略を練るべきです。
- 商品データの構造化とAPI整備：
AIエージェントに自社商品を正しく認識・購入してもらうためには、Webサイト上の情報を人間向けだけでなく、機械可読性の高い「構造化データ」として整備することが急務です。また、在庫・決済システムをAPI経由で外部連携できるモダンなアーキテクチャ（ヘッドレスコマースなど）への移行を検討する必要があります。 - 「指名買い」されるブランド力の強化：
AIが選択肢を絞り込む世界では、「なんとなく検索して見つける」機会は減少します。ユーザーがAIに対して「〇〇社の製品を買って」と具体的に指示するような、強力なブランド指名性がこれまで以上に重要になります。 - ガバナンスと消費者保護の設計：
AI経由の購買機能を実装する場合、誤発注時の補償ルールや、特定商取引法に基づく表記の扱いなど、法務・コンプライアンス面での整理が必要です。特に日本では消費者の安心・安全に対する要求レベルが高いため、AIの挙動に対する透明性の担保が信頼の鍵となります。